自動化はデータサイエンスの面倒な作業に悩まされているすべての人にとって福音
シチズンデータサイエンティストにとっては幸運なことに、データサイエンスのライフサイクルのうち、面倒な部分の多くは自動化された機械学習ソリューションによって抽象化されつつある。「DataRobot」、H2O.aiの「Driverless AI」、「Google Cloud AutoML」などの自動化された機械学習ソリューションは、データサイエンスの面倒な細部を抽象化する高度なツールを提供してくれるため、シチズンデータサイエンティストやごく普通の人でも、データを分析し、堅牢な機械学習モデルを構築することができるかもしれない。もちろん、データサイエンスのライフサイクルが自動化されれば、データサイエンティストの生産性も上がる。企業での機械学習に対する需要はうなぎ上りであるため、これは企業にとってもいいニュースだと言えるだろう。
筆者とKjell Carlsson氏は、自動化を重視した機械学習ソリューションに関する「Forrester Wave」のレポートを準備しており、2019年第2四半期に発表する予定だ。
このレポートでは、この分野を「企業のデータサイエンティストチームやシチズンデータサイエンティストに対して、主に機械学習のライフサイクルの重要部分（特徴量エンジニアリング、アルゴリズム選択、モデルの評価、説明可能性を含む）を自動化するように設計された、アナリティクスの結果やモデルのトレーニング、導入、管理のためのツールを提供するソフトウェア」と定義している。
（Forresterのバイスプレジデント、プリンシパルアナリストMike Gualtieri）
この記事は海外CBS Interactive発の記事を朝日インタラクティブが日本向けに編集したものです。
